InspireMusic

5个月前发布 1.2K 00

工具介绍:InspireMusic 是由阿里巴巴通义实验室推出的开源音乐生成框架,集成了多项音频领域的前沿研究成果,为开发者和研究者提供全面的音乐创作、风格转换和音效合成解决方案。该框架依托多模态大模型技术,支持通过文本描述或音频输入进行智能化创作,并提供完善的模型调优工具链。

收录时间:
2025-02-18

InspireMusic简介

InspireMusic 是由阿里巴巴通义实验室推出的开源音乐生成框架,集成了多项音频领域的前沿研究成果,为开发者和研究者提供全面的音乐创作、风格转换和音效合成解决方案。该框架依托多模态大模型技术,支持通过文本描述或音频输入进行智能化创作,并提供完善的模型调优工具链。

核心功能

  • 音乐生成:InspireMusic 可基于用户提供的文本描述,例如情感、风格、和声等信息,自动生成符合要求的音乐作品。
  • 音频样式转换:支持将现有音频样本转换为不同风格的音乐,使用户轻松实现风格转换效果。
  • 训练和调优工具:提供一系列音频生成模型的训练和调优工具,以优化生成效果,满足个性化需求。
  • 多模态应用:结合文本、音频及其交互,提供丰富的音乐创作体验,支持多种类型的音乐生成与编辑功能。

主要特点

  • 统一的音频生成框架:基于音频大模型技术,支持音乐、歌曲及音频的生成,为用户提供多样化选择。
  • 灵活可控生成:基于文本提示和音乐特征描述,用户可精准控制生成音乐的风格和结构。
  • 简单易用:简便的模型微调和推理工具,为用户提供高效的训练与调优工具。
  • 技术原理
  • 音频 Tokenizer:通过高压缩比的单码本 WavTokenizer,将输入的连续音频特征转换为离散的音频 token,支持模型处理的音频数据格式。
  • 自回归 Transformer 模型:基于 Qwen 模型进行初始化,根据文本提示预测音频 token,生成与文本描述匹配的音乐序列。
  • 扩散模型(Conditional Flow Matching, CFM):从生成的音频 token 中恢复高质量音频特征,增强音乐生成的连贯性和自然度。
  • Vocoder:将重建后的音频特征转换为高质量的音频波形,支持多种采样率(如 24kHz 和 48kHz),并能够生成超过 5 分钟的长音频作品。
InspireMusic

应用场景

音乐创作:用户通过简单的文字描述或音频提示生成多种风格的音乐作品。

教育和学习:为音乐爱好者和学习者提供易于使用的创作平台。

游戏和娱乐:用于生成游戏背景音乐或音效。

影视制作:用于影视配乐和音效制作。

广告和营销:生成符合广告需求的音乐。

科研和开发:为研究者和开发者提供音乐生成模型的训练和调优工具。

获取方式

InspireMusic 已正式开源,用户可以通过以下平台访问和使用:

  1. GitHub 仓库:https://github.com/FunAudioLLM/InspireMusic
  2. ModelScope:https://modelscope.cn/studios/iic/InspireMusic/summary
  3. HuggingFace:https://huggingface.co/spaces/FunAudioLLM/InspireMusic

数据评估

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关于InspireMusic特别声明

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